Inspection IA Haute Précision pour les Composants Aérospatiaux
Mise en œuvre de la vision par ordinateur multi-spectrale pour détecter les micro-fissures dans les composants critiques des moteurs.
99.8%
Taux de Détection
400%
Vitesse Accrue
85%
Réduction des Risques
500ms
Temps d'Analyse
Taux de détection de 99,8 % des défauts submillimétriques, réduisant les risques de rappel de 85 %.
Le Défi
Un chef de file canadien de l'aérospatiale faisait face à des risques de rappel importants dus à des micro-fissures dans les aubes de moteur en titane, invisibles à l'œil nu. L'inspection manuelle était lente et sujette à l'erreur.
Notre Approche
Nous avons développé un système de vision par ordinateur multi-spectral propriétaire utilisant l'imagerie thermique et UV. Le système utilise l'apprentissage profond en temps réel pour analyser les anomalies.
L'Impact
Le système a atteint un taux de détection quasi parfait. Le débit d'inspection a augmenté de 400 % et le fabricant a évité trois événements de rappel majeurs au cours de la première année.
Chronologie du Projet
Création de Données
Création d'un ensemble de données complet de défauts connus et de pièces parfaites.
Optimisation CNN
Entraînement de réseaux neuronaux spécialisés pour détecter des caractéristiques sur trois spectres lumineux.
Intégration Production
Déploiement de tunnels d'inspection à haute vitesse directement dans la ligne de fabrication robotisée.
"Stigma Technologies ne nous a pas seulement donné un outil ; ils ont donné un cerveau et des yeux à notre ligne de fabrication."
André Boucher
Head of Quality Assurance
Aerovance Industries
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